طراحی و مکانیک جامدات یکی از ضروری‌ترین زمینه‌های مهندسی مکانیک است. ساخت یا طراحی ماشین‌ها و تجهیزات مختلف را می‌توان به‌عنوان فرایندی توصیف کرد که در آن منابع یا انرژی‌ها به شکل‌های مکانیکی قابل استفاده برای تولید خروجی مفید از ماشین‌ها، مطابق با نیازهای انسان تبدیل می‌شوند. طراحی یک ماشین معین ممکن است منجر به تولید یک ماشین کاملاً جدید یا بهبود آن (بهینه‌سازی) شود.
این، طراحان ماشین هستند که یک ایده را به واقعیت تبدیل می‌کنند و مسئولیت آن‌هاست که اطمینان حاصل کنند که دستگاه به‌درستی کار می‌کند، ویژگی‌های مناسبی دارد و در صورت لزوم ارزان است. با این حال، هنوز مشکلات فنی بسیار پیچیده‌ای وجود دارند؛ به‌ویژه هنگامی‌که نیاز به یک راه حل مناسب برای کار ایجاد می‌شود. یکی از دلایل اینکه طراحان اغلب مرتکب اشتباه می‌شوند، همین است؛ به‌عنوان مثال زمان، بودجۀ کم و دانش ناکافی از موضوعاتی است که آن‌ها را تحت فشار قرار می‌دهند. این یکی از دلایلی است که یک طراح مدرن نه‌تنها باید به کاتالوگ‌های قدیمی، جداول ماشینی و روش‌های قدیمی تکیه کند، بلکه باید با انطباق با روش‌های مدرنی که امروزه به لطف تکامل سریع اطلاعات در دسترس هستند، برای پیشرفت تلاش کند.
با این حال، برای جلوگیری از خطاها و ناهماهنگی‌ها در خود فرایند طراحی، می‌توان از اتوماسیون، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کرد که به‌طور قابل توجهی زمان توسعه، هزینه‌ها و مهم‌تر از همه، میزان خطا را در طول فرایند طراحی به حداقل می‌رسانند. علاوه بر این، اطلاعات را می‌توان توسط یک الگوریتم خاص پردازش کرد. بنابراین، دیگر نیازی به انسان (طراح) برای جمع‌آوری و پردازش اطلاعات و دانش نیست.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
هوش مصنوعی (AI) حوزه‌ای از علوم رایانه است که ممکن است برای توسعۀ رایانه‌های هوشمندی که می‌توانند مانند انسان عمل کنند، فکر کنند و انتخاب کنند، استفاده شود. هوش مصنوعی زمانی نشان داده می‌شود که یک ماشین، توانایی‌های انسانی مانند یادگیری، تفکر و حل مسئله داشته باشد. از جمله مزایای هوش مصنوعی می‌توان به کاهش نرخ خطای انسانی، عملکرد متوالی و اتوماسیون سیکل‌ها و در نتیجه افزایش خلاقیت نیروی کار اشاره کرد.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
حوزه‌ای در هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها بر تقلید از نحوۀ یادگیری انسان‌ها و بهبود پیوستۀ دقت، تمرکز دارد. علم داده یک رشتۀ در حال گسترش است و یادگیری ماشین جزء حیاتی آن است. در ابتکاراتِ داده‌کاوی، الگوریتم‌های طبقه‌بندی و پیش‌بینی با استفاده از رویکردهای آماری آموزش داده می‌شوند و بینش‌های مهمی ارائه می‌دهند. سپس این اطلاعات، تصمیم‌گیری را داخل برنامه‌ها و سازمان‌ها تسهیل می‌کنند و به‌طور ایده‌آل بر معیارهای رشد کلیدی تأثیر می‌گذارند. با افزایش حجم داده‌ها، نیاز بیشتری به دانشمندان داده وجود خواهد داشت که می‌توانند در شناسایی مهم‌ترین مسائل تجاری و ارائۀ پاسخ‌ها کمک کنند.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که تحت تأثیر ساختار مغز انسان است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق تلاش می‌کنند تا به نتایج قابل مقایسه با نتایجی که با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها با یک چارچوب منطقی از پیش تعیین‌شده به‌دست می‌آیند، برسند. برای انجام این کار، یادگیری عمیق از ساختارهای الگوریتمی چندلایه‌ای به نام شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.
کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامد
هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری تحول‌آفرین با پتانسیل متحول‌کردن زمینه‌های مختلف ظهور کرده است. یکی از این حوزه‌ها، مکانیک جامدات است که با رفتار مواد جامد تحت شرایط بارگذاری مختلف سر و کار دارد. با ادغام تکنیک‌های هوش مصنوعی در مکانیک جامدات، مهندسان و محققان می‌توانند درک، پیش‌بینی و بهینه‌سازی رفتار ساختاری خود را افزایش دهند. در ادامه به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامدات و مزایای بالقوۀ آن می‌پردازیم.
1. تحلیل و طراحی سازه
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای تحلیل کارآمد سیستم‌های ساختاری پیچیده بهکار گرفته شوند. تکنیک‌های یادگیری ماشین مهندسان را قادر می‌سازند تا مدل‌های دقیقی را برای پیش‌بینی توزیع تنش، الگوهای تغییر شکل و حالت‌های شکست در سازه‌های جامد توسعه دهند. با آموزش‌دادنمدل‌های هوش مصنوعی برای بررسی داده‌های موجود دربارۀ خواص مواد تحت شرایط بارگذاری و پیکربندی‌های ساختاری متفاوت، مهندسان می‌توانند اطلاعات ارزشمندی در مورد رفتار مواد مختلف تحت سناریوهای مختلف به‌دست آورند.
2. پایش سلامت ساختاری
هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگر در لحظه (real time)، نقش مهمی در نظارت بر سلامت سازه‌ها ایفا می‌کند. از طریق ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشین با شبکه‌های حسگر، مهندسان می‌توانند ناهنجاری‌ها یا آسیب‌های موجود در سازه‌ها را به‌سرعت تشخیص دهند. با پایش مداوم پارامترهایی مانند کرنش، لرزش و تغییرات دما با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توان خرابی‌های احتمالی یا نیازهای نگهداری و تعمیرات را در مراحل اولیه شناسایی کرد. این رویکرد پیشگیرانه به جلوگیری از شکست‌های فاجعه‌بار و کاهش هزینه‌های نگهداری کمک می‌کند.
3. بهینه‌سازی مواد
تکنیک‌های هوش مصنوعی با بررسی مؤثر فضاهای طراحی گسترده، بهینه‌سازی مواد را تسهیل می کنند. الگوریتم‌های ژنتیکی و شبکه‌های عصبی می‌توانند برای جستجوی ترکیب‌های بهینۀ موادی که معیارهای عملکردی خاصی را برآورده می‌کنند و در عین حال محدودیت‌های وزن یا هزینه را به حداقل می‌رسانند، بهکار گرفته شوند. با استفاده از توانایی IBM (یک پلتفرم هوش مصنوعی به نام IBM WATSON، با فناوری استدلال پیشرفته) در پردازش سریع حجم زیادی از داده‌ها، مهندسان می‌توانند مواد جدید با خواص مکانیکی پیشرفته را شناسایی کنند یا مواد کامپوزیتی متناسب با کاربردهای خاص را توسعه دهند.
4. سیستم‌های کنترل ساختاری
سیستم‌های کنترل مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی در افزایش عملکرد و ایمنی سازه‌های در معرض بارهای دینامیکی یا اختلالات محیطی ارائه می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، ساختارها را قادر می‌سازند تا پاسخ خود را براساس بازخوردِ در لحظۀ حسگرها تطبیق دهند و رفتار خود را براساس آن بهینه کنند. این قابلیت به‌ویژه در کاربردهایی مانند ساختمان‌های مقاوم در برابر زلزله یا سیستم‌های کنترل توربین بادی مفید است.
5. نگهداری پیشگیرانه
با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای اهداف تعمیر و نگهداری پیشگیرانه، مهندسان می‌توانند برنامه‌های تعمیر و نگهداری را براساس الگوهای استفادۀ واقعی بهینه کنند؛ به‌جای اینکه به فواصل زمانی ثابت یا فرضیات در مورد نرخ استفاده تکیه کنند. مدل‌های یادگیری ماشین که براساس داده‌های پیشین آموزش دیده‌اند، می‌توانند براساس فاکتورهایی مانند چرخه‌های بار، شرایط محیطی و نرخ تخریب مواد، پیش‌بینی کنند که چه زمانی احتمال خرابی یا نیاز به نگهداری و تعمیرات وجود دارد.
در نهایت می‌توان گفت کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامدات، پتانسیل عظیمی برای پیشبرد درک ما از رفتار سازه‌ای و در عین حال بهبود کارایی طراحی و استانداردهای ایمنی در صنایع مختلف ارائه می دهد. از تجزیه و تحلیل ساختاری دقیق و بهینه‌سازی طراحی گرفته تا نظارت بر سلامت در زمان واقعی و استراتژی‌های نگهداری پیشگیرانه. هوش مصنوعی مهندسان را قادر می‌سازد تا به‌جای تکیۀ صرف بر روش‌های تحلیلی سنتی، تصمیمات آگاهانه‌ای براساس بینش‌های داده‌محور بگیرند.
با پیشرفت سریع فناوری، پیشرفت‌های بیشتر در هوش مصنوعی بدون شک فرصت‌های جدیدی را برای افزایش تحقیقات مکانیک جامدات و شیوه‌های مهندسی بیش از پیش باز خواهد کرد. این پیشرفت‌ها در نهایت منجر به ساختارهای امن‌تر با ویژگی‌های عملکرد بهبودیافته در طیف گسترده‌ای از کاربردها خواهند شد.
